| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| §1-1 前言 | 第7-8页 |
| §1-2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| §1-3 数据仓库的前景和未来发展方向 | 第9-10页 |
| §1-4 本文主要研究内容及目标 | 第10-11页 |
| 第二章 数据仓库技术概述 | 第11-21页 |
| §2-1 数据仓库 | 第11-16页 |
| 2-1-1 数据仓库的概念与特征 | 第11-12页 |
| 2-1-2 数据集市 | 第12页 |
| 2-1-3 数据仓库中的数据组织结构 | 第12-13页 |
| 2-1-4 数据仓库的多维数据模式 | 第13-14页 |
| 2-1-5 数据仓库的物理数据库设计 | 第14-16页 |
| §2-2 OLAP | 第16-19页 |
| 2-2-1 OLAP与OLTP的关系、比较 | 第16-17页 |
| 2-2-2 OLAP分类 | 第17-18页 |
| 2-2-3 OLAP结构 | 第18-19页 |
| §2-3 Cognos公司BI主要产品 | 第19-21页 |
| 第三章 数据挖掘 | 第21-25页 |
| §3-1 数据挖掘概述 | 第21-23页 |
| 3-1-1 数据挖掘的基本概念 | 第21页 |
| 3-1-2 数据挖掘的功能 | 第21-23页 |
| 3-1-3 数据挖掘的分类 | 第23页 |
| §3-2 数据挖掘与OLAP的区别和联系 | 第23-25页 |
| 第四章 保险公司数据仓库系统的设计 | 第25-35页 |
| §4-1 数据仓库系统的设计架构 | 第25-26页 |
| 4-1-1 数据仓库系统组成 | 第25页 |
| 4-1-2 数据仓库的体系结构 | 第25-26页 |
| §4-2 数据仓库的概念模型设计 | 第26-27页 |
| §4-3 数据仓库的逻辑模型设计 | 第27-29页 |
| 4-3-1 分析主题域 | 第27页 |
| 4-3-2 数据仓库的粒度 | 第27-28页 |
| 4-3-3 构建星型模型 | 第28页 |
| 4-3-4 实体定义 | 第28-29页 |
| §4-4 数据仓库系统的物理模型 | 第29-31页 |
| 4-4-1 数据仓库的非规范化处理 | 第29-30页 |
| 4-4-2 数据仓库系统的物理模型 | 第30-31页 |
| §4-5 数据仓库的数据集成 | 第31-33页 |
| 4-5-1 设计思想 | 第32页 |
| 4-5-2 数据抽取所面临的问题 | 第32-33页 |
| §4-6 数据前端展现 | 第33-35页 |
| 第五章 数据仓库系统中的数据挖掘研究 | 第35-50页 |
| §5-1 客户关系管理（CRM）及数据挖掘在其中的应用 | 第35页 |
| §5-2 基于决策树的客户群体分类分析 | 第35-40页 |
| 5-2-1 决策树归纳 | 第35-40页 |
| 5-2-2 由决策树提取分类规则 | 第40页 |
| §5-3 基于关联规则的交叉销售分析 | 第40-50页 |
| 5-3-1 Apriori算法 | 第40-44页 |
| 5-3-2 关联规则的增量式更新 | 第44-45页 |
| 5-3-3 采用中间表方式进行关联规则的增量式更新 | 第45-48页 |
| 5-3-4 测试结果与分析 | 第48页 |
| 5-3-5 由频繁项集产生关联规则 | 第48-49页 |
| 5-3-6 总结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-53页 |